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          微軟在其云計(jì)算環(huán)境中使用了新的AI核心

          作者: 時(shí)間:2019-11-25 來源:TechEdge 收藏

          在去年底投資了一家叫做Graphcore的公司,該公司創(chuàng)立于2016年,創(chuàng)立至今已經(jīng)成功募集到了2億美元的融資,但其產(chǎn)品至今仍保持神秘,并未與世人見面。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201911/407423.htm

          而該芯片的首秀獻(xiàn)給了近日公布,Graphcore芯片方案將會(huì)被應(yīng)用在微軟的平臺(tái)上。

          與大多數(shù)用于的芯片不同,Graphcore的處理器從零開始設(shè)計(jì),目標(biāo)是支持機(jī)器識(shí)別面部、理解語(yǔ)音、解析語(yǔ)言、駕駛汽車和訓(xùn)練機(jī)器人的計(jì)算等應(yīng)用 。

          Graphcore預(yù)計(jì)將吸引在上運(yùn)行關(guān)鍵業(yè)務(wù)操作的企業(yè)客戶,例如自動(dòng)駕駛汽車公司,貿(mào)易公司以及利用AI處理大量視頻和音頻的服務(wù)業(yè)者。不只是行業(yè)客戶,他們也期待從事下一代AI算法的開發(fā)人員能深入探索該平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)。

          根據(jù)微軟和Graphcore所發(fā)布的基準(zhǔn)測(cè)試結(jié)果表明,該芯片使用為那些競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手平臺(tái)編寫的算法,可以達(dá)到或超過NVIDIA和Google的頂級(jí)AI芯片的性能。 專為Graphcore硬件編寫的代碼可能會(huì)更加高效。

          兩家公司聲稱,例如,某些圖像處理任務(wù)在Graphcore的芯片上的工作速度比使用現(xiàn)有代碼的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手要快許多倍。

          尤其是在BERT框架方面,該方案能夠表現(xiàn)出極高的效率,這對(duì)于涉及語(yǔ)言的AI應(yīng)用非常重要。谷歌最近表示,他們正在使用BERT為其核心搜索業(yè)務(wù)提供更優(yōu)秀的解決問題能力。微軟對(duì)此也表示,他們目前的核心研發(fā)方向,正是將Graphcore的芯片用于涉及自然語(yǔ)言處理的內(nèi)部AI研究項(xiàng)目。

          Moor Insights的AI芯片市場(chǎng)研究員Karl Freund說,從測(cè)試數(shù)據(jù)結(jié)果表明,該芯片效率極高,且依舊保持非常好的彈性。一般來說,高度專用化的芯片可能在某些方面勝過NVIDIA或Google的芯片,比如說中國(guó)的許多AI芯片業(yè)者,都推出過性能極高的AI芯片,但缺乏彈性,讓這些AI芯片很難被客戶接受并導(dǎo)入到產(chǎn)品中。對(duì)客戶而言,具備解決問題的能力才是AI芯片的關(guān)鍵,至于僅能在少數(shù)跑分環(huán)境中得到高分,這個(gè)不叫做優(yōu)勢(shì),而是虛假宣傳。

          與微軟的交易對(duì)于Graphcore的業(yè)務(wù)至關(guān)重要,畢竟Graphcore的芯片是前所未見的全新方案,因此對(duì)某些應(yīng)用而言,該芯片理論性能雖可能要優(yōu)于現(xiàn)有硬件,但是要為新平臺(tái)重新開發(fā)AI代碼需要花費(fèi)大量精力。而該芯片的基準(zhǔn)測(cè)試還不足以吸引公司和研究人員遠(yuǎn)離他們已經(jīng)習(xí)慣使用的硬件和軟件。

          為了解決相關(guān)問題,Graphcore創(chuàng)建了一個(gè)名為Poplar的軟件框架,該框架允許將現(xiàn)有的AI程序移植到其硬件中。 然而與市面上那些號(hào)稱可以通過特定軟件來轉(zhuǎn)換現(xiàn)有的AI代碼的做法類似,經(jīng)過轉(zhuǎn)換后的代碼效率可能會(huì)有一定程度的損失,現(xiàn)有算法可能仍更適合運(yùn)行在競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手硬件之上的軟件。近年來, Google的Tensorflow AI軟件框架已成為主流AI程序的通用標(biāo)準(zhǔn),并且相關(guān)代碼都是專門為NVIDIA和Google芯片編寫的,這種代碼轉(zhuǎn)換框架也就成為必備工具。

          Graphcore的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Nigel Toon表示,公司成立一年后,通過英國(guó)的Microsoft Research Cambridge,兩家公司開始了合作。 他說,他公司的芯片特別適合涉及非常大的AI模型或時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)的任務(wù)。 據(jù)稱,由于Graphcore的硬件,一位金融客戶在用于分析市場(chǎng)數(shù)據(jù)的算法中看到了26倍的性能提升。

          少數(shù)其他較小的公司今天也宣布,他們正在通過Azure使用Graphcore芯片。這包括將使用芯片來分析財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的Citadel ,而歐洲搜索引擎Qwant 希望通過該硬件運(yùn)行稱為ResNext的圖像識(shí)別算法。

          一些著名的AI研究人員已經(jīng)向Graphcore投入預(yù)算,包括DeepMind的聯(lián)合創(chuàng)始人Demis Hassabis ,劍橋大學(xué)教授,Uber AI實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人Zoubin Ghahramani和UC Berkeley專門研究AI和機(jī)器人技術(shù)的教授Peiter Abbeel 。 在去年12月接受WIRED采訪時(shí),AI專家Geoffrey Hinton則是討論了Graphcore芯片推動(dòng)基礎(chǔ)研究的潛力。Graphcore的芯片稱為智能處理單元(IPU),其內(nèi)核比GPU或TPU多得多。它們還具有芯片本身的內(nèi)存,從而消除了將數(shù)據(jù)移至芯片上進(jìn)行處理和關(guān)閉后的瓶頸。

          而在業(yè)界專家與企業(yè)客戶的殷殷期盼之下,市場(chǎng)對(duì)該公司的估值也不斷水漲船高,目前已經(jīng)來到將近17億美元的高水位。 



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